package com.example.algorithm.dynamicprogramming;

/**
 * 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
 * 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
 * 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
 * <p>
 * 示例 1：
 * 输入：[7,1,5,3,6,4]
 * 输出：5
 * 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
 * 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
 * <p>
 * 示例 2：
 * 输入：prices = [7,6,4,3,1]
 * 输出：0
 * 解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 */
public class Leetcode121_MaxProfit {
    static class Solution {
        /**
         * 动态规划
         * @param prices
         * @return
         */
        public int maxProfit(int[] prices) {
            int res = 0, curMinVal = prices[0];
            //int[] dp = new int[prices.length];  // dp[i] = m 表示第i天卖出股票能获得最大收益为m
            //for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            //    curMinVal = Math.min(curMinVal, prices[i]);
            //    if (curMinVal < prices[i]) dp[i] = prices[i] - curMinVal;
            //    res = Math.max(res, dp[i]);
            //}
            // 空间优化写法
            int dp = 0;
            for (int price : prices) {
                curMinVal = Math.min(curMinVal, price);
                dp = Math.max(price - curMinVal, 0);
                res = Math.max(res, dp);
            }
            return res;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] prices = {7, 6, 4, 3, 1};
        prices = new int[]{7, 1, 5, 3, 6, 4};
        System.out.println(new Solution().maxProfit(prices));
    }
}
